基于用户历史行为的护理设备推荐方法及系统

本发明公开了基于用户历史行为的护理设备推荐方法及系统，涉及设备推荐技术领域，识别用户的行为模式，基于聚类结果将用户划分不同组别，使用半方差函数描述用户行为数据相似性形成半方差模型，基于半方差模型特征选择对应的补缺模型后，依据聚类后的用户行为数据训练选择的补缺模型，以估算在时间或空间上缺失的行为数据，结合用户行为数据的特征数据和补缺模型的预测结果，分配每一特征数据的权重，使用多因素加权法设定推荐规则，基于推荐规则生成护理设备推荐列表。推荐系统能够利用已知数据点估算缺失值，从而弥补数据不连续或缺失的问题，并对用户行为进行预测后，填补用户行为数据的时空缺口，有效提高推荐效果和准确性。